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edcth/P-ai

 
 

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P-ai(π师傅)

License: GPL v3 Tauri 2 Vue 3 Rust Release

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A self-growing desktop AI work system — ready-to-use, long-running, with agent delegation, memory, tool review, MCP, and high-concurrency workspace automation.

开箱即用的自我成长型桌面 AI 工作系统 — 部门委派、长期记忆、工具审查、MCP、高并发工作区自动化。


它是什么

P-ai 不是另一个 AI 聊天客户端。

它默认驻留在你的桌面(Windows/Linux),有全局热键、系统托盘、独立多窗口。但它真正的不同在于:它内部有一套完整的组织系统

主助理、副手部门、远程客服部门、私有人格、私有 Skill —— 这些不是抽象概念,而是实际运行在系统中的协作单元。AI 不只是"回答者",而是可以委派任务、协同工作、接受审查的组织。


如果你很久没看这个项目

最容易低估的是:它已经不是一个"聊天框 + 几个工具"了。它已经拥有极其强大而且精细的审查功能,支持单应用多窗口模式、并发稳定运行和独立工作目录。

从 0.8 往后,连续做出了几条重型能力跃迁:

工具治理系统 — 领先多数大公司工程团队数月

它不是"能调工具",而是有完整的工具审查链:终端命令审批、apply_patch 补丁审查、可配置的审查专用模型、单工具评估、批次评估、最终审查报告。工具调用结果可追溯、可回看、可审核。AI 不仅执行,还要接受评审。

这种"让 AI 审查 AI 的工具使用"的机制,已经从简单权限弹窗推进到可追溯、可复核、可生成报告的工程化审查链路。

多部门委派架构 — 让 AI 像组织一样工作

主助理可以将任务委派给副手部门,远程客服部门自动承接 IM 消息并按办事指南决策。每个部门有独立人格、独立工具权限、独立 Skill 和 MCP。私有人格和私有部门可以按需创建,支持运行时热刷新。

这不是"一个模型换换人设",而是有真实边界、真实权限、真实委派链的组织化协作。

长期记忆与上下文治理 — 不死记硬背,精准检索

长对话自动归档,归档时生成总结并提取长期记忆。记忆通过 RAG 延迟注入提示词,用户画像快照持续维护。上下文压缩走统一 SummaryContext 管线,不是粗暴截断,而是结构化整理。

效果是:AI 能记住几个月前的对话,但不会让上下文无限膨胀。

工作区感知 — AI 真正理解你在哪个项目里

每个会话可以绑定不同的主工作目录。AGENTS.md 自动注入让 AI 立即理解当前项目的编码规范、架构约定、发布流程。工具执行(终端、补丁)在对应工作区上下文中运行,路径自动压缩显示。

这比任何"上传文件到聊天"的体验都更接近真正的开发协作。

远程 IM 接入 — AI 进入真实社交网络

个人微信、OneBot/NapCat、钉钉 Stream 已接入。支持联系人级收发权限、激活策略、后台入队、会话回流。远程消息和本地对话走同一套会话、任务、归档链路。

不是"AI 帮你回消息",而是"你的 AI 组织里有一个部门专门负责远程联络"。

高并发架构 — 从第一天就为多任务设计

后端 Rust 异步运行时,供应商级串行请求门、零拷贝热路径、只读快路径缓存、消息 JSONL 分片存储。前端虚拟滚动、首屏轻量快照、流式通道重建。

不是"能跑就行",而是系统性地压低了每条热路径的延迟和内存开销。


现在它能做什么

桌面常驻

  • 全局热键呼出 / 隐藏,系统托盘常驻
  • 独立配置窗、聊天窗、归档窗,无边框原生窗口
  • Windows 安装版 + 便携版 + Linux .deb/AppImage,应用内自动更新

组织化 AI

  • 主助理 + 副手部门 + 远程客服部门 + 自建私有部门
  • 私有人格 / 私有 Skill / 私有 MCP,运行时热刷新
  • 部门级工具权限与办事指南
  • 会话绑定部门,部门决定人格、模型、工具范围

任务与督工

  • 会话级 Todo,督促任务,计划模式
  • 长期任务分阶段推进,跨会话追踪
  • 暂停 / 恢复 / 完成状态流转

工具审查系统

  • shell_exec / apply_patch 审批链路
  • 可配置审查专用模型(与对话模型分离)
  • 单工具评估 → 批次评估 → 最终审查报告
  • 终端/补丁分组展示,路径压缩,原始变更预览
  • 审查意见写回工具消息,完整追溯链

长期记忆

  • 自动归档 + 结构化总结 + 记忆提取
  • RAG 延迟注入,用户画像持续维护
  • 上下文统一压缩管线,成本可控

工作区感知

  • 会话主工作目录绑定
  • AGENTS.md 自动注入提示词
  • 路径压缩显示(easy_call_ai/src/...
  • 终端/补丁在工作区上下文中执行

远程 IM

  • 个人微信 / OneBot (NapCat) / 钉钉 Stream
  • 联系人级权限与激活策略
  • 后台入队,会话回流,统一任务链路

模型体系

  • OpenAI / Anthropic / Gemini / DeepSeek / Kimi / Codex
  • 供应商级并发控制,流式输出
  • 思维链推理保留与回传(DeepSeek/Kimi)
  • 多模态图片 + 视觉描述降级

桌面体验

  • 流式 Markdown 渲染(Shiki 代码高亮、Mermaid 图表、KaTeX 数学)
  • 图片预览缩放/拖拽,本地文件链接定位打开
  • 虚拟滚动、消息多选、草稿保留、队列引导
  • 自定义深色/浅色主题生成

一个典型工作流

日常使用

  1. 热键呼出,问一个问题,热键隐藏。和 Spotlight 一样快,但回答你的是一个有记忆、有上下文的 AI。

开发协作

  1. AI 调用终端或 apply_patch 修改代码
  2. 工具结果进入审查链路
  3. 审查模型生成评估意见、批次报告
  4. 你审核后决定批准、驳回或继续修改

长期推进

  1. 创建任务,设定目标
  2. AI 分阶段推进,自动回顾历史上下文
  3. 长时间未处理的事项自动归档,但记忆保留
  4. 任何时候回来都能继续,不需要重述背景

远程联动

  1. 微信/钉钉收到消息
  2. 远程客服部门接管,按办事指南决策
  3. 重要事项回流到任务系统
  4. 你在桌面看到完整的处理记录和待办

为什么它和所有 AI 客户端都不一样

大多数 AI 产品的问题不是模型不够强,而是系统层太薄

常见缺失 P-ai 的做法
只有聊天,没有任务系统 会话级 Todo + 督工任务 + 计划模式,AI 能持续推进
所有事塞给一个角色 主助理 + 副手 + 远程客服 + 私有人格,有边界有权限
每次打开像失忆重开 长期记忆 RAG + 自动归档 + 用户画像持续维护
工具能调但不能审 审查模型 + 终端审批 + 补丁审查 + 批次评估 + 最终报告
上下文无限膨胀 统一 SummaryContext 压缩管线,成本可控
不会真的进工作目录 工作区绑定 + AGENTS.md 注入 + 路径感知执行
和社交网络割裂 微信 / OneBot / 钉钉 + 联系人权限 + 激活策略
一个模型吃所有场景 多供应商 + 部门级模型分工 + 审查专用模型分离

P-ai 的方向是:给 AI 身份、部门、委派链、工作区、工具边界、审查机制、长期记忆、远程渠道。

技术栈

  • 桌面壳:Tauri 2
  • 后端:Rust(异步,tokio)
  • 前端:Vue 3 + TypeScript + Vite
  • UI:DaisyUI + Tailwind CSS
  • 包管理:pnpm

构建与开发

# 开发模式(前端热重载 + Rust 自动编译)
pnpm tauri dev

# 仅前端 dev server
pnpm dev

# 前端类型检查
pnpm typecheck

# Rust 编译检查
cd src-tauri && cargo check

# 前端测试
pnpm test

# Rust 测试
cd src-tauri && cargo test

# Windows 冒烟测试
pnpm smoke

# 生产构建
pnpm build
pnpm tauri build

平台与更新

当前发布策略:

  • Windows:NSIS 安装版 + zip 便携版(PORTABLE 标记),应用内自动更新
  • Linux:.deb / AppImage,保留发布链路

数据与隐私

  • API Key 保存在本地,不经过任何中间服务器
  • 对话、任务、归档、记忆、媒体全部本地存储
  • 便携版数据在可执行文件同级 data/,U 盘即插即用
  • 你可以自行管理、导出、清理所有数据

适合谁

  • 想把 AI 真正放进桌面工作流的开发者
  • 不满足于"只会聊天"的 AI 工具的人
  • 需要长期任务推进、而不是一次一清的人
  • 希望 AI 有审查能力、不是盲目放权的人
  • 对 AI 组织化协作有想象力的人

快速开始

Windows

Releases 下载安装版或便携版。

Arch Linux

git clone https://github.com/kawayiYokami/P-ai.git
cd P-ai/packaging/arch
chmod +x install-with-yay.sh
./install-with-yay.sh

安装后主要文件位置:

  • 可执行文件:/usr/bin/p-ai
  • 桌面启动项:/usr/share/applications/p-ai.desktop
  • 图标:/usr/share/pixmaps/p-ai.png
  • 默认数据目录:~/.config/p-ai/

致谢

这个项目能走到今天,依赖这些优秀的上游项目与社区:Tauri · Vue 3 · DaisyUI · Tailwind CSS · rust-genai · rmcp · Shiki · Mermaid · KaTeX · markstream-vue · tokio · reqwest · rusqlite · tantivy · Linux.do

也感谢所有为本项目贡献想法、测试、反馈和代码的人。

许可证

本项目采用 GNU General Public License v3.0

About

A ready-to-use self-growing desktop AI assistant for long-running tasks, memory, agents, tool reviews, MCP, and high-concurrency workspace automation. / 开箱即用的自我成长型桌面 AI 助理,面向长期任务、记忆、部门协作、工具审查、MCP 与高并发工作区自动化。

Resources

License

Contributing

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Releases

No releases published

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Contributors

Languages

  • Rust 69.2%
  • Vue 20.3%
  • TypeScript 10.1%
  • CSS 0.2%
  • RenderScript 0.1%
  • Shell 0.1%